Las empresas que están liderando el desarrollo de las aplicaciones de Inteligencia Artificial generativa no son independientes. Actualmente, Nvidia se ha adelantado en la carrera del hardware y es a la que la mayoría recurre para adquirir los componentes necesarios para habilitar las capacidades de IA. A mediados de enero, Mark Zuckerberg, CEO de Meta, publicó la “hoja de ruta” de su empresa en su camino hacia la construcción de su propia IA, en ese plan el ejecutivo señaló que se encuentra la adquisición de 350,000 tarjetas gráficas H100, de Nvidia, lo cual implica un gasto mínimo de 9,000 millones de dólares. El ejecutivo también anunció que además de estos componentes, su infraestructura informática se conformaría de casi 600,000 GPU equivalentes a la H100, lo cual genera interés en otras empresas, como AMD o Intel. “En términos de prioridades de inversión, la IA será nuestra mayor área para el 2024”, dijo Zuckerberg en reunión con accionistas.

¿Por qué las GPU son importantes para la IA? Las Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU, por sus siglas en inglés), son relevantes para hacer funcionar la IA debido a que son componentes con capacidad para realizar procesos paralelos, lo cual es vital para el entrenamiento de redes neuronales de forma independiente, rápida y eficiente, explica Efrén Ramírez, gerente comercial de Nvidia México y Latinoamérica. Es por esta razón que empresas como Meta están buscando construir grandes granjas de servidores basados en estas tecnologías para habilitar sus herramientas de IA dirigidas al usuario final. Actualmente, destaca Ramírez, la tecnología de Nvidia ha tenido una explosión tan grande que las empresas que se encargan del desarrollo de las aplicaciones, como Meta u OpenAI, están buscando la manera de crear sus propios chips y no depender tanto de otras compañías. A inicios de febrero, Meta presentó Artemis, un semiconductor desarrollado por la empresa para mejorar las capacidades de sus centros de datos enfocados en IA, mientras que OpenAI está interesada en adquirir la startup de chips dedicados, Rain, por 51 millones de dólares. De acuerdo con los informes, esta empresa está trabajando en el desarrollo de unidades de procesamiento neuromórfico (NPU, por sus siglas en inglés), las cuales están diseñadas para replicar las características del cerebro humano y se trata de la última generación de la tecnología que habilita la IA y en la cual ya tienen desarrollos otras compañías, como Qualcomm o Intel, entre otras. Sin embargo, Ramírez destaca que una ventaja competitiva de Nvidia sobre el resto de compañías es que han trabajado en el desarrollo de sus GPU desde hace más de 15 años y como ejemplo se encuentra la tecnología de IA aplicada al sector de los videojuegos con la cual la calidad en sus imágenes aumenta de forma nativa.

La IA impulsa el valor de Nvidia El momento que vive Nvidia es tan relevante que incluso esta semana la empresa superó a Amazon y Google en capitalización bursátil. “Nuestra tecnología está permeando para que otras empresas la aprovechen y se robustece la industria”, dijo el CEO Jensen Huang. Con un máximo histórico de 739 dólares por acción, Nvidia alcanzó un valor de mercado de 1.83 billones de dólares, frente a los 1.81 billones del gigante minorista, Amazon, y a los 1.87 billones de dólares de Alphabet, propietaria de Google, según datos de LSEG. La apuesta por la fuerte demanda de IA ha disparado las acciones de Nvidia, convirtiéndola en el valor con mejor rendimiento de los llamados “Siete Magníficos”, con una subida del 223% en los últimos 12 meses, lo cual la ubica como la tercera empresa estadounidense de mayor valor, sólo detrás de Apple y Microsoft. Por otra parte, tanto Google como Amazon han apostado por la IA desde otra trinchera, la de los servicios en la nube y en el caso de la primera compañía, han sido uno de los actores más importantes en la generación de aplicaciones de IA generativa, como Bard, cuyo nombre ahora es Gemini, la cual tendrá un nuevo nivel de suscripción.

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